TensorFlow索引与切片的实现方法-创新互联

索引与切片在Tensorflow中使用的频率极其高，可以用来提取部分数据。

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1.索引

在 TensorFlow 中，支持基本的[𝑖][𝑗]…标准索引方式，也支持通过逗号分隔索引号的索引方式。

假设创建四张大小为3*3的彩色图片。

# 创建张量
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 提取出第一张图片
x[0]

<tf.Tensor: id=253, shape=(32, 32, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 3.16146165e-01, 1.88969020e-02, 1.38413876e-01],
    [ 4.89341050e-01, 2.75277281e+00, 7.39786148e-01],
    [-1.25965345e+00, -2.69633114e-01, -1.16465724e+00],
    ...,


# 提取出第一张图片的第二行
x[0][1]

<tf.Tensor: id=261, shape=(32, 3), dtype=float32, numpy=
array([[ 7.4337220e-01, -1.0524833e+00, -2.6401659e-03],
    [ 5.3725803e-01, -9.5556659e-01, 4.9091709e-01],
    [-4.6934509e-01, 7.9289172e-03, -2.9179385e+00],
    [ 2.9324377e-01, 2.1451252e+00, -3.8849866e-01],
    [ 8.2027388e-01, -4.9701610e-01, -7.3374517e-02],
    ......

# 提取出第一张图片的第二行第三列的像素
x[0][1][2]

<tf.Tensor: id=273, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([-0.4693451 , 0.00792892, -2.9179385 ], dtype=float32)>

# 提取出第一张图片第二行第三列第二个用到（B通道）的颜色强度
x[0][1][2][2]

<tf.Tensor: id=289, shape=(), dtype=float32, numpy=-2.9179385>

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